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第六架構:算力分配與未來工具協作|第 2 篇

別讓最貴的模型做雜事:四象限,和一筆用官方價格算的帳

什麼事都派最貴的模型,像叫執行長整理 CSV。依「走錯的代價」和「規格明不明確」把任務分到四個象限,再配推理強度。用 2026 年 9 月的官方價格算一個中型專案:全用旗艦 21.7 美元,分派後約 7.5 美元。

2026-08-04 發布 · 2026-09-16 更新 · 作者整理:Lucas

進入自動化流程之後,最核心的一個調度決定是:哪件事派給哪個模型。

很多人的習慣是不分大小,一律用手上最強的。這像是雇了一位判斷力最好的高階主管,然後整天叫他複製貼上、整理 CSV、改檔名。不只是浪費錢,強模型做機械雜事不會做得比較好,只會做得比較貴。

成熟的做法叫算力分配:依任務的難度和出錯代價,派剛好夠用的模型和剛好夠用的思考預算。

模型路由四象限

高判斷 × 高風險

用強模型與高推理。

高判斷 × 低風險

用強模型做策略與架構。

低判斷 × 高風險

用固定流程加嚴格審核。

低判斷 × 低風險

用便宜模型或腳本處理。

兩個問題決定派誰

兩個軸。第一軸「走錯的代價」決定用強模型還是便宜模型;第二軸「規格明不明確」決定推理強度開高還是開低。推理強度就是你讓它花多少 token 思考、自我檢查,Claude Code 可以用 /effort 調,或在 /model 裡設;API 上叫 extended thinking,思考的 token 按輸出價計費。

第一象限,強模型配高推理:方向模糊、影響深遠的事。產品策略、系統架構、核心規格書。這裡判斷錯了,後面做再快都是往錯的方向跑,錢要花在這裡。

第二象限,強模型配低推理:需要好直覺、但不需要想很久的事。手上五個產品概念要快速篩出兩個,強模型的直覺值錢,但不必開高推理。

第三象限,便宜模型配高推理:規格已經很清楚、但實作有技術密度的事。照規格補一段複雜的邏輯。不需要它做方向決定,但要給它多一點思考預算把東西寫對。

第四象限,便宜模型配低推理:規則固定、機械、對錯一眼可驗的事。整理資料、翻譯、改格式、跑檢查、寫摘要。這一象限的量通常最大,也是最該省的地方。

官方文件對 Claude 的建議跟這張表一致:Haiku 做簡單任務,Sonnet 做多數生產工作,Opus 留給最複雜的推理;簡單的子代理指定用 Haiku。

兩道過濾網,然後算一筆帳

挑模型之前,先過兩道跟錢無關的過濾。資料能不能出去:財務資料、客戶個資、未發布的專利草稿,不能丟進公司沒核准的外部服務,先從合規名單裡挑,再談貴不貴。需不需要特定能力:要最新資訊的,模型要能連網;要接內部系統的,要有對應的連接方式。能力不對,再便宜也沒用。

過了兩道網,用一個五步驟的交付鏈算帳。我用 2026 年 9 月 16 日 Anthropic 官方定價頁的價格(每百萬 token,輸入/輸出):Fable 5.1 是 10/50 美元,Opus 5 是 5/25,Sonnet 5 是 2/10,Haiku 4.5 是 1/5。

階段派誰輸入輸出費用
Research 研究Fable 5.1(主管拆題、收斂)100k20k1.00 + 1.00 = 2.00
Design 規格Fable 5.1 × 高推理50k30k0.50 + 1.50 = 2.00
Execute 執行Sonnet 5(照規格大量產出)500k150k1.00 + 1.50 = 2.50
Review 審查Haiku 4.5 找問題 + Opus 5 當法官120k + 30k40k + 10k0.32 + 0.40 = 0.72
Fix 修復Sonnet 5 局部修改20k20k0.04 + 0.20 = 0.24
合計820k270k約 7.5 美元

同樣 820k 輸入、270k 輸出,全部用 Fable 5.1:8.2 + 13.5 = 21.7 美元。分派之後約 7.5 美元,省了六成多。品質有沒有打折?執行階段的規格是旗艦寫的、審查有旗艦當法官,關鍵判斷都還在強模型手上,便宜模型只做規格已定的活。

同一頁定價還有兩個數字會影響你的算法。Opus 5 和 4.8 的 fast mode(更快的輸出)是 10/50 美元,等於標準價的兩倍,趕時間才開。Fable 5.1 的快取讀取降到原價的 0.025 倍,也就是你重複送同一段開頭,第二次起幾乎不用錢——這讓「常駐的東西每輪重付」的代價變小,但注意力的代價沒變,視窗一百萬字為什麼還要精簡那篇講。

兩件事先說。這是我假設的 token 分配,你的專案比例不同,數字會不同,但結構上「執行量最大、審查量次之」在多數專案成立。價格會變,寫這篇時 Sonnet 5 的 2/10 才剛從導入價轉為正式價,用之前去定價頁看一眼。

動手做

有一個固定流程想分派模型的,讓 AI 幫你把步驟分象限:

下面是我的一個工作流程,共幾個步驟。請對每一步回答兩個問題並分到四象限:
問題一:這一步走錯的代價高嗎?(高→強模型;低→便宜模型)
問題二:這一步的規格明確嗎?(模糊→高推理;明確→低推理)
然後輸出一張表:步驟|象限|建議模型等級(旗艦/中階/入門)|推理強度(高/低)|理由一句。
最後標出「量最大的那一步」——那是最該省的地方——並檢查它是否被派到便宜模型。
流程:(貼上步驟)

用 Claude Code 的,兩個開關。子代理設定裡加 model: haiku 給簡單的探索任務;主對話用 /effort 把推理強度依任務調低或調高;/model 換模型。做完打 /usage 看費用差多少。想算自己的帳,照上表換成你的 token 量與定價頁的價格。

分對了的樣子:你的流程裡每一步都標了象限,而且量最大的那一步在便宜模型上;關鍵判斷(規格、最終審查)還在強模型上,省錢沒有省到判斷;/usage 的費用比分派前明顯下降,而且產出品質你看不出差別;你算過一次自己的帳,數字是用定價頁的價格算的,不是聽來的。

回想你上週用最貴模型做的事,有幾件是第四象限?那些就是最容易省的錢。

兩個問題定象限:走錯代價高不高、規格明不明確。量最大的那一步(通常是執行)最該省,關鍵判斷(規格、審查)不要省。先過資料合規和能力兩道網,再談價格。帳要用定價頁的價格自己算一次,數字才是你的。

站內延伸

來源: Anthropic:Pricing(各模型每百萬 token 價格、extended thinking 按輸出計費、Sonnet 5 定價說明);Claude Code:Manage costs effectively(Haiku/Sonnet/Opus 分工建議、/effort、子代理 model: haiku)。

第六架構 · 第 2 篇 · 派誰去做

雜事派最貴的,
不會更好只會更貴

什麼時候看這張:你不分大小,什麼都交給手上最強的那一個。

不要省方向和規格最後的審查走錯代價很高最該省整理、翻譯、改格式量最大的那一步對錯一眼可驗
  • 兩個問題:走錯代價高不高、規格明不明確
  • 量最大的那一步通常最機械,也最該換便宜的
  • 先過資料能不能出去這一關,再談貴不貴

第一個動作挑一個固定流程,標出量最大的那一步,看它是不是用了最貴的。輸入 /usage 對照費用差多少。

2026-09-16 查證稜線 Ridgeline
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